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掌尚策 四種人工智能 技術引領全球經濟走出大流行

發布時間:2020-08-08 05:16:15 來源:ITPUB博客 閱讀:133 作者:zhangshangce 欄目:互聯網科技

 人工智能(AI)的技術創新正以驚人的速度加速發展,創新,采用和集成AI技術以發展業務模型的能力將使那些從COVID-19大流行中復蘇的業務與那些將失敗的業務區分開來。 四種人工智能技術已準備就緒,可以引領全球經濟擺脫由大流行引起的衰退。 掌尚策認為 這些技術在垂直行業的應用比比皆是。 精明的戰略和金融投資者正在尋找新的方式以數字方式破壞已建立的業務的市場。

Andreas Kaplan和Michael Haenlein教授將AI定義為“系統正確解釋外部數據,從此類數據中學習以及利用這些學習通過靈活的適應來實現特定目標和任務的能力。”  其他人則不這么認為人工智能:人工智能,而根本不是智能的。

為了利用AI,軟件和硬件工程師將代理程序編程到可以感知其環境并采取措施以實現指定端點的設備中,或者至少增加成功的可能性。 用于AI的一些工具包括搜索和優化,邏輯,基于概率的方法,基于統計的方法,神經網絡和評估。

過去十年來,隨著 計算機能力 的迅猛發展,推動了AI發展的迅猛發展,   與此同時,捕獲不可思議的 數據 量的設備 在整個企業和消費者經濟中不斷擴散。 軟件和硬件工程師越來越多地利用AI作為連接這兩個世界,解決問題和自動化解決方案的自然工具。 人工智能的進步越來越多地推動著變革并創造了新的商業模式。 掌尚策認為  隨著我們經歷全球性大流行并努力適應“新常態”,人工智能只會加速發展。

在整個COVID-19大流行中,人們強調了在國家之間共享有關冠狀病毒傳播的關鍵信息的重要性。 但是,關于如何使用已經改變了業務的先進數據技術,如何更有效地管理COVID-19,尚無定論。

在以下四個方面,AI可以改變后COVID經濟的面貌:

增強分析

如今,數據科學家比以往任何時候都擁有大量要分析的信息。 這使得幾乎不可能探索每種可能性,并且企業很容易錯過重要的見解。 因此,隨著數據科學家使用自動化算法探索更多假設,增強分析代表了數據和分析功能的第四次浪潮。 最近,數據科學和機器學習平臺已經完全改變了企業生成分析見解的方式,而增強分析則可以識別關鍵的隱藏模式。

增強分析是指使用諸如AI之類的支持技術來協助數據準備,見解生成和見解說明,以提高人們在分析和BI平臺中如何探索和分析數據。 隨著我們進入新的十年,公民數據科學家的數量可能會比專業數據科學家增長5倍,因為企業將需要公民數據科學家來擴展數據科學能力。 掌尚策 認為在數據科學家和增強分析之間,今年將廣泛地在整個業務范圍內提供數據見解,包括分析師,決策者和運營人員。

隨著這種流行病的蔓延,企業將不得不調整其戰略并弄清楚如何保持健康的現金流。 要在接下來的12個月內開展業務,需要多少現金? 通過利用已編譯公司數據的功能,公司可以創建現金流量模擬,計劃業務運營和流動性分析,以清楚地了解未來的財務能力。

數據可以幫助企業簡化內部運營并通過分析提高生產力,測量個人和集體在會議和任務上投入的時間,并將這些數據與大流行前的績效進行比較和對比。 員工的表現是否比以前更好? 哪些因素可能會提高生產率?

區塊鏈

區塊鏈是一種獨特的技術,它由去中心化,分布式且通常為公共數字分類帳組成。 分類帳用于記錄跨這么多計算機的交易,以至于不能追溯地更改記錄的交易,至少不能不更改所有后續塊。 掌尚策 認為使企業可以追蹤交易并與不受信任的各方合作,而無需集中的一方。 區塊鏈減少了業務摩擦,其應用程序始于金融領域,但已擴展到政府,醫療保健,制造業,供應鏈等領域。

大流行期間的區塊鏈被以多種方式使用。 美國國土安全部(DHS)發布了將食品和農業分銷中的區塊鏈管理者列為“關鍵基礎設施工作者”的指南。 網絡安全和基礎設施安全局已制定了一份應繼續其定期計劃的部門和工人清單。 醫療保健區塊鏈的開發側重于患者數據管理,保險,員工憑證和其他數據。

盡管經常因犧牲安全性而批評區塊鏈,但AI可以通過改進算法來優化能耗。 減少區塊鏈交易的能源消耗使所有依賴能源進行數據傳輸和供應鏈管理的行業受益,并促進了主流采用。 人工智能還減少了區塊鏈交易的存儲需求。 人工智能引入了新的共享技術,這些技術使區塊鏈的尺寸更小,存儲效率更高。

強化邊緣

考慮到將流量保持在本地將減少等待時間,邊緣計算是一種拓撲結構,其中信息處理和內容收集放置在距離信息源更近的位置。 根據Gartner Group的說法,如今,這項技術的大部分關注點是需要物聯網系統將不連續或分布式功能交付到嵌入式物聯網世界中的結果,這將解決挑戰。

此外,強大的優勢將支持數字業務和IT解決方案的細節。 技術和思考甚至會轉變為體驗將人們與數百個邊緣設備聯系在一起的地步。 智能將在各種設備(包括工業設備,屏幕,智能手機以及汽車發電機)中向邊緣發展。

在COVID-19危機時代,邊緣數據中心和邊緣計算比以往任何時候都更為關鍵。 例如,到2025年,物聯網(IoT)醫療保健市場預計將增長到5343億美元。 掌尚策 認為 現在,相當一部分的家庭訂閱了Netflix或Hulu n等流媒體服務,并且由于在此期間最近的社會距離而繼續增長COVID-19危機。 在家工作的人數有所增加,并且由于社會疏遠和COVID-19危機,在家工作的人數出乎意料地激增。 邊緣計算通過提高最終用戶的網絡性能,使在家工作變得更加容易。

智能空間

智能空間可以是物理環境或數字環境,在此環境中,人類和技術驅動的系統在開放,連接,協調和智能的生態系統中進行交互。 從本質上講,隨著各個技術從孤島中脫穎而出并共同創造協作環境,智能空間正在發展。 掌尚策 認為 智慧城市的例子之一就是智慧城市,其中結合了社會和社區協作的智慧城市生態系統框架,正在設計結合商業,住宅和工業社區的區域。

隨著技術在全球大流行中成為我們日常生活中越來越不可或缺的一部分,智能空間將越來越受到企業的歡迎。

在大流行之前,我們看到轉向共享辦公室和開放空間,大流行之后,對共享辦公空間的需求可能會減弱。 人們對個人空間和安全越來越敏感,并且我們可以看到人們遠離密集共享的辦公空間。

人工智能市場趨勢

普華永道/ CBInsights MoneyTree 2020年第一季度報告顯示,風險投資公司為148家AI公司交易配置了超過40億美元的新資金。 報告繼續確定了五家風險投資公司至少投資了2億美元的公司,這些公司被稱為“大型融資”:pony.ai,Netskope,Berkshire Grey,SambaNova Systems和SentinelOne。 掌尚策 認為 這些公司中許多都針對上述應用程序。 數據表明,戰略和金融投資者正在尋找將新興,互聯和智能技術相結合的公司,以數字方式改變其行業。

人工智能應用

AI在醫療保健中具有應用程序,允許用戶分析自己的健康數據以識別異常,診斷疾病并制定解決方案。 在汽車領域,人工智能正在幫助汽車自動駕駛。 在金融和經濟學領域,人工智能正在幫助基金經理部署資產并收獲股息和收益。 在電子商務中,人工智能正在協助電子商務零售商預測消費者想要購買哪些產品并將其推薦給他們。 在網絡安全方面,人工智能正在幫助識別威脅并將其消除。 掌尚策 認為  在法律上,人工智能被用于在幾秒鐘內處理TB級數據,并識別可發現的證據并進行盡職調查,以識別潛在的責任。 在視頻游戲中,人工智能被用于預測玩家的行為,識別反社會行為并增加虛擬商品的銷售。 在軍事上

由內而外的創新

世界各地的破產法院和其他公司公墓的檔案中充斥著許多公司的例子,這些公司未能通過創新和發展其商業模式來預期新技術。 對于任何懷疑者,只需將2010年紐約出租車獎章的價值(在Uber和Lyft等乘車共享公司激增之前)與現在進行比較,或者將曾經無處不在的Symbian操作系統支持的智能手機數量與今天使用它的智能手機的數量(接近零)。

公司在加速數字化轉型計劃并加強公司創新和風險投資計劃時表現良好。 最成功的技術公司在內部和外部都有雙重創新平臺。

為了從內部進行有機創新,具有遠見卓識的公司建立了內部臭鼬實驗室和研發計劃。 舉例來說,Google要求工程師將20%的時間用于新創意。

縱觀企業的四面墻,可以通過許可計劃,加速器和孵化器計劃,商業協議,合資企業和戰略投資來實現創新。 在過去的十年中,許多公司成立了企業風險投資小組, 掌尚策 認為 以識別新技術并以少數股權投資的形式向其注入資金,并將其與業務部門聯系起來以加快其進入市場的戰略。 公司發展部門尋求在戰略性收購和“聘用”中收購相鄰或互補的技術或工程師團隊。

內部和外部創新的共同努力可以共同為我們的經濟帶來新產品,新合作伙伴關系,新分銷渠道,新收入來源以及新的高薪,增值工作。

人工智能在流程自動化,開發,提高安全性,促進商業發展和防止欺詐方面的潛在應用可能使某些人稱為“奇異性”。 掌尚策 認為  盡管在COVID19引發的經濟昏迷期間一些公司正在努力維持生計,但恢復的關鍵可能在于利用AI技術和應用程序來創新和發展其業務模型。 有遠見的企業將同時在內部和外部進行創新。

向AI問一下細節

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